自律型エージェントの台頭は、AIエンティティがオープンなオンライン環境で相互作用する「Moltbook」のような実験的な「エージェント社会」の創出につながった。しかし、こうした相互作用を体系的に診断した結果、驚くべき事実が浮き彫りになった。単にエージェントの数や交流の密度を増やすだけでは、人間のような社会的収束は起こらないのである。社会全体の「雰囲気」や意味的な平均値は早期に安定するものの、個々のエージェントは高い多様性を維持し、語彙が絶えず更新され続けることで均質化に抗っている状態だ。

特に重要な発見は、AIエージェントが強い「個体としての慣性」を示した点である。彼らは周囲のエージェントに反応して自身の行動や言語を適応させることがほとんどなく、相互の影響や集団的な合意形成が妨げられている。さらに、エージェント間には共有された社会的記憶が欠如しているため、たとえ一時的な影響が生じてもそれが持続することはない。グループの文化的・知的な方向性を導く「スーパーノード」や持続的なリーダーも出現しておらず、現在の設計では、饒舌ではあっても機能的には「非社会的」であると言わざるを得ない。

ミン・リー (Ming Li) 氏（研究者）らによるこれらの知見は、人工社会の健全性と進化を測定するための定量的な枠組みを提供するものだ。開発者に対する示唆は明確であり、次世代のAIエージェント社会を構築するには、単なる規模の拡大以上の要素が求められる。真の意味での社会化を実現するためには、エージェントが環境から影響を受け、かつ永続的な共有の歴史を共に積み上げていけるような設計が必要不可欠である。

自分で考えて動くAI（自律型エージェント）が集まって交流する「Moltbook」という実験的な場所で、AI同士がどのようにつながるかを詳しく調べたところ、意外なことがわかりました。AIの数を増やしたり、おしゃべりの回数を増やしたりしても、人間のように「みんなで考えを一つにまとめる（社会的収束）」ことは起きなかったのです。グループ全体の雰囲気はなんとなく決まっても、一人ひとりのAIは自分の個性を守り続け、使う言葉もどんどん新しくなるため、みんなが同じになることはありませんでした。

特に重要な発見は、AIには「自分のやり方を変えない力（個体としての慣性）」がとても強いということです。周りのAIに反応して自分の動きや言葉を合わせることがほとんどなく、みんなで話し合って納得し合う（合意形成）ことができません。また、AI同士で「一緒に経験した思い出（共有された社会的記憶）」を持てないため、一時的に影響を受けてもすぐに忘れてしまいます。グループを引っ張るリーダー（スーパーノード）も現れず、今のAIは「おしゃべりはたくさんするけれど、中身はバラバラ（非社会的）」な状態だと言えます。

研究者のミン・リー氏らは、こうしたAIの世界がどれくらい進化しているかを正しく測るための「ものさし（診断フレームワーク）」を作りました。これからAIがもっと進化して本当の社会を作るためには、ただAIを増やすだけでは足りません。周りから良い影響を受けたり、仲間と一緒に歴史を積み上げたりできるような、新しい仕組み（設計）が必要だということがはっきりとわかりました。